学会誌「EICA」

[ノート] 熱プラントの動特性解析とパラメータ推定

内容

熱プラントは，直接計測できない状態パラメータが存在し，これらのパラメータを推定し制御に活かすことにより，制御性能を大幅に向上させることができる。流動床ごみ焼却炉は供給ごみの量・質が不確定であり燃焼制御が難しい。しかし，層内燃焼率や実効空気比などが把握できると，CO・NOx 抑制など飛躍的に制御性能向上が可能である。本報告では，これらの状態パラメータを温度，空気流量などの計測信号と動的モデル，ニューラルネットワークにより求める手法を提案し，実炉データによりパラメータ推定が可能であることを示す。

巻

16巻2/3号2011年

Page

106

題名

熱プラントの動特性解析とパラメータ推定

Title

Dynamic Characteristic Analysis and Parameter Estimation for a Thermal Plant

著者

宮本裕一1)，林 正人2) ，栗林榮一3)

Authors

Yuichi Miyamoto1), Masato Hayashi2) and Eiichi Kuribayashi3)

著者表記

Author attribution

著者勤務先名

1) 東北工業大学, 2),3) 川崎重工業株式会社

Office name

1) Environmental Information Engineering, Tohoku Institute of Technology, 2) Technology Development Engineering Division, System Technology Development Center, Kawasaki Heavy Industries, Ltd., 3) Technology Development Engineering Division, Plant & Infrastructure Company, Kawasaki Heavy Industries, Ltd.

著者所属名

1)工学部環境情報工学科, 2)技術開発本部 システム技術開発センター電気システム部, 3)プラント・環境カンパニー プロジェクト本部制御システム部

キーワード

熱プラント，モデリング，パラメータ推定，ニューラルネットワーク，流動床炉

Key Words

thermal plant, modeling, parameter estimation, neural networks, fluidized bed furnace

概要

熱プラントは，直接計測できない状態パラメータが存在し，これらのパラメータを推定し制御に活かすことにより，制御性能を大幅に向上させることができる。流動床ごみ焼却炉は供給ごみの量・質が不確定であり燃焼制御が難しい。しかし，層内燃焼率や実効空気比などが把握できると，CO・NOx 抑制など飛躍的に制御性能向上が可能である。本報告では，これらの状態パラメータを温度，空気流量などの計測信号と動的モデル，ニューラルネットワークにより求める手法を提案し，実炉データによりパラメータ推定が可能であることを示す。

Abstract

A thermal plant as a controlled system has many state parameters, which cannot be measured directly in many cases. The control efficiency can be improved by applying estimated parameters to the control of the plant. A fluidized-bed incinerator is not constant in the quantity and quality of the fed refuse, which is the fuel, and combustion control is difficult owing to the rapidity of completion of combustion. However, it is thought to be possible to improve the efficiency of CO control and NOx control drastically if the state parameters such as the combustion rate on the upper bed site and the bed site, and the effective air ratio are known. This paper proposes a method that estimates these state parameters by means of sensor outputs such as temperature, air flow rate, and cooling water rate ; dynamic characteristic analysis; and neural networks. This paper also shows that it is possible to estimate the state parameters of an actual incinerator. Further, it is shown that the generalization of parameters estimation equations enables the application of the method to other plants.